POZYSKIWANIE I WYKORZYSTANIE DANYCH POGODOWYCH W KRAJOWYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI W PRODUKCJI ROŚLINNEJ

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "POZYSKIWANIE I WYKORZYSTANIE DANYCH POGODOWYCH W KRAJOWYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI W PRODUKCJI ROŚLINNEJ"

Transkrypt

1 Inżynieria Rolnicza 5(123)/2010 POZYSKIWANIE I WYKORZYSTANIE DANYCH POGODOWYCH W KRAJOWYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI W PRODUKCJI ROŚLINNEJ Andrzej S. Zaliwski Zakład Agrometeorologii i Zastosowań Informatyki, Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa-Państwowy Instytut Badawczy w Puławach Streszczenie. Uzyskanie nowej informacji w Krajowym Systemie Wspomagania Decyzji w Produkcji Roślinnej wiąże się z automatyzacją pozyskiwania danych pogodowych. W systemie dane pogodowe są wykorzystywane do prezentacji aktualnego stanu pogody oraz do generowania nowych informacji w modelach. Przedstawiono zasadę agregacji danych i analizę modelu Prognoza negatywna pod względem przetwarzania danych. Model generuje nowe informacje przez porównanie informacji zawartych w uporządkowanych łańcuchach danych pogodowych z informacjami w łańcuchu danych wzorcowych. Słowa kluczowe: dane pogodowe, jakościowa teoria informacji, produkcja roślinna, system wspomagania decyzji Wprowadzenie Celem niniejszej pracy jest analiza procesów informacyjnych zachodzących przy pozyskiwaniu i przetwarzaniu danych w Krajowym systemie wspomagania decyzji w zakresie produkcji roślinnej (w skrócie SWDPR), opracowywanym w IUNG-PIB. Z punktu widzenia przetwarzania informacji najbardziej interesującym przedmiotem analizy są niewątpliwie wszelkie modele, ze względu na możliwość generowania nowych informacji. W systemie SWDPR wykorzystywane są m.in. meteorologiczne modele ochrony roślin. Są one najkorzystniejsze z punktu widzenia użytkownika, bowiem nie wymagają ręcznego wprowadzania wielu danych. Warunkiem ich praktycznej przydatności jest sieć automatycznych stacji agrometeorologicznych wyposażonych w czujniki do pozyskiwania wszystkich potrzebnych danych. Pozyskiwanie danych pogodowych Jednym z meteorologicznych modeli ochrony roślin w systemie SWDPR jest model ochrony ziemniaka przed zarazą ziemniaka o nazwie Prognoza negatywna (PN) [California PestCast 2005]. Model ten jest od kilku lat wykorzystywany w skali produkcyjnej w Polsce z dobrymi rezultatami [Rysak 2009]. Dane zasilające model PN to temperatura i wilgotność względna powietrza oraz suma opadów z pomiarów godzinowych. Ponieważ 311

2 Andrzej S. Zaliwski pomiary na stacjach agrometeorologicznych IUNG-PIB wykonywane są co 10 minut, pozyskanie danych dla modelu PN obejmuje agregację danych pomiarowych. Konieczna jest także zmiana ich formatu, co wynika z różnych struktur tabel, w których gromadzone są dane ze stacji i dane zasilające model PN (rys. 1). a) b) 10-Minutes_Data DateAndTime P T200 H :00: :10: :20: :30: :40: :50: T ab Hourly_Data StationID DateAndTime Code Value :00: :00: :00: Rys. 1. Fig. 1 Agregacja danych ze stacji agrometeorologicznej dla modelu Prognoza negatywna. Oznaczenia: a) dane 10-minutowe, b) dane godzinowe; P, T200, H200, Value - kolumny z wartościami elementów pogodowych, DateAndTime - data i czas pomiaru, StationID - indeksy stacji, Code - kody elementów pogodowych, T ab - transformacja danych przez agregację Aggregation of data from an agrometeorological station for the Negative prognosis model. Significance: a) 10-minutes data, b) hourly data; P, T200, H200, Value - columns with weather element values, DateAndTime - date and time of measurements, StationID - station indices, Code - weather element codes, T ab - data transformation by aggregation. Między tabelami 10-Minutes_Data i Hourly_Data (rys. 1) występują następujące różnice strukturalne. W tabeli 10-Minutes_Data wartości elementów pogodowych są przechowywane w osobnych kolumnach P, T200 i H200. Identyfikacja danych w przestrzeni geograficznej jest możliwa dzięki przypisaniu tabeli do konkretnej stacji. W tabeli Hourly_Data dane przechowywane są w jednej kolumnie Value, identyfikację danych w przestrzeni geograficznej zapewnia indeks stacji StationID, kod elementu pogodowego Code wskazuje, co oznacza wartość w kolumnie Value. Sposób identyfikacji danych na osi czasu jest podobny w obu przypadkach (jedyna różnica to inna częstotliwość pomiarów). W analizie procesów informacyjnych konieczne jest rozróżnienie pojęć dane i informacja. Dostępna literatura podaje różne określenia tych pojęć [np. Forlicz 2008; Jaros i Pabis 2007]. W niniejszej pracy analiza procesów informacyjnych jest przeprowadzona zgodnie z Jakościową teorią informacji [Mazur 1970], dlatego przez wzgląd na spójność wykładu przyjęto definicje analogiczne do podanych przez M. Mazura, zastępując termin komunikat terminem dana oraz tor sterujący terminem tor informacyjny. Daną można więc rozumieć jako stan fizyczny różniący się w określony sposób od innego stanu fizycznego, informacja natomiast jest to transformacja jednej danej w drugą daną w torze informacyjnym. Mazur rozróżnia dwa rodzaje transformacji, operacyjne (np. operacje arytmetyczne) i asocjacyjne (np. relacja jeden-do-jeden w bazie danych). 312

3 Pozyskiwanie i wykorzystanie... Na rys. 2 przedstawiono schemat przepływu danych między czujnikiem temperatury stacji agrometeorologicznej a systemem SWDPR w jednym torze informacyjnym (w rzeczywistości liczba torów informacyjnych odpowiada liczbie czujników). Schemat ten wyjaśnia pochodzenie danych w kolumnie T200 w tabeli 10-Minutes_Data (rys.1). Stany fizyczne czujnika (zmiany oporu elektrycznego pod wpływem temperatury otoczenia) są transformowane przy pomocy kodów k s1, k s3 na wartości liczbowe t s1, t s3. Kody k s1, k s3 (podobnie jak k b1, k s3 ) są transformacjami danych wzdłuż toru informacyjnego (tzn. nie w ramach jednego zbioru, ale pomiędzy zbiorami). Kody muszą być tak dobrane, aby informacje I m1 i I m2 uzyskane z danych w zbiorze M nadawały się do sterowania modelem zamiast informacji I c1 i I c2, które w chwili pracy modelu już nie istnieją. Zbiory S, B i M (rys.2) zawierają także dane t ps, t pb, t pm, których brak w zbiorze oryginałów - są to parametry stacji, bazy danych i modelu, dotyczące wielkości mierzonych. Rozpatrując np. wartości t s1, t s3 w połączeniu z danymi t ps uzyskujemy informację, że chodzi o temperatury chwilowe powietrza na wysokości 2m mierzone w C. Parametry, jako właściwości stałe wymienionych obiektów, nie muszą być każdorazowo przekazywane wzdłuż toru informacyjnego. S B M C t ps t pb t pm I p t c1 k s1 t s1 k b1 t b1 k m1 t m1 t c2 I c1 k s2 t s2 k b2 t b2 k m2 I m1 t m2 t c3 I c2 k s3 t s3 k b3 t b3 k m3 I m2 t m3 Rys. 2. Fig. 2. Przepływ danych w torze informacyjnym między czujnikiem stacji a modelem bez utraty informacji. Oznaczenia: C - zbiór oryginałów (temperatur czujnika), S - zbiór danych na wyjściu stacji, B - zbiór danych w bazie danych, M - zbiór danych na wejściu modelu, t ps, t pb, t pm - parametry stacji, bazy danych i modelu, {t c1, t c3 }, {t s1, t s3 }, {t b1, t b3 }, {t m1, t m3 } - temperatury, I p, I c1, I c2, I m1, I m2 - informacje, {k s1, k m3 } - kody Information-lossless data flow in sensor-model communication channel. Significance: C - originals set (sensor temperatures), S - data set at station output, B - data set in database, M - data set at model input, t ps, t pb, t pm - station, database and model parameters, {t c1, t c3 }, {t s1, t s3 }, {t b1, t b3 }, {t m1, t m3 } - temperatures, I p, I c1, I c2, I m1, I m2 - information, {k s1, k m3 } - codes 313

4 Andrzej S. Zaliwski Na rys. 2 nie uwzględniono daty i czasu pomiaru, generowanych przez zegar stacji, ani danych z innych czujników, a przedstawionych w tabelach na rys. 1a i 1b. W rzeczywistości wszystkie rodzaje danych płyną początkowo własnymi torami informacyjnymi i są dołączane do zbioru S. Następnie jednym cyfrowym torem informacyjnym przesyłane są do zbioru B, gdzie tworzone są rekordy danych pogodowych w tabeli 10-Minutes_Data. Data i czas pomiaru umożliwiają wybieranie i sortowanie zbioru rekordów przy tworzeniu łańcuchów danych zasilających model. Tor informacyjny pomiędzy bazą danych a modelem jest przerwany w celu zaznaczenia, że stacja nie zasila modelu bezpośrednio. Model NP bowiem nie pracuje w czasie rzeczywistym, ale wykorzystuje dane historyczne (obrazy danych oryginalnych w zbiorze B) od wschodów ziemniaka do ostatnich danych zapisanych w bazie danych. Z rys. 1 wynika, że zbiór danych 10-minutowych jest transformowany na zbiór danych godzinowych przy pomocy transformacji T ab redukującej liczebność danych. Redukcję taką można przeprowadzić wg różnych zasad, np. przez wybór jednej danej 10-minutowej z pomiarów z tej samej godziny z tabeli 10-Minutes_Data. 16,8 16,6 16,4 Temperatura [deg] 16,2 16,0 15,8 15,6 15,4 15,2 15,0 14, Czas [h] Rys. 3. Fig. 3 Przebieg temperatur 10-minutowych w czasie pięciu kolejnych godzin (wybrano odcinek czasowy o wyraźnych wahaniach temperatury) The course of 10-minutes temperatures in five consecutive hours (period of pronounced temperature variability was selected) Charakter zmian temperatury w ciągu godziny (rys. 3) wskazuje jednak na konieczność podejścia zapewniającego uwzględnienie wszystkich danych 10-minutowych (DM) wchodzących w zakres czasowy danej godzinowej (DG). W systemie SWDPR zastosowano agregację informacji przez uśrednienie. Zasadę przetwarzania informacji w procesie agregowania wyjaśnia rys. 4. Informacje 10-minutowe I 1, I 6 zawarte w zbiorze temperatur mierzonych {t 1, t 6 } w ciągu jednej godziny przez stację (zapisane w tabeli DM) zostają 314

5 Pozyskiwanie i wykorzystanie... zastąpione wartością średnią I p obliczoną przez program P. Mimo, że agregacja powoduje utratę części informacji (oprócz przypadków, gdy wszystkie dane w zbiorze {t 1, t 6 } są takie same), to jednak jedna dana wybrana arbitralnie z sześciu jest rozwiązaniem gorszym, zwłaszcza przy dużych chwilowych wahaniach temperatury (rys. 3). S DM t pb P DG t pb M t pm I 2 I 3 I4 I5 I6 I 1 t 1 t 2 I p t p1 I m t m1 t 3 t 4 t 5 t 6 Rys. 4. Agregacja danych. Oznaczenia: S - system SWDPR, DM - tabela danych 10-minutowych, t pb, t pm - parametry (jednostka temperatury 1 C), t 1, t 6 - temperatury 10-minutowe, I 1, I 6 - informacje 10-minutowe, P - program przetwarzający dane, DG - tabela danych godzinowych, t p1, t m1 - temperatury godzinowe (wynik agregacji), I p, I m - informacje utworzone z danych agregowanych, M - model Fig. 4. Data aggregation. Significance: S - PPDSS system, DM - table with 10-minutes data, t pb, t pm - parameters (1 C temperature unit), t 1, t 6-10-minutes temperatures, I 1, I 6-10-minutes information, P - data processing program, DG - table with hourly data, t p1, t m1 - hourly temperatures (result of aggregation), I p, I m - information created from data aggregated, M - model Wykorzystanie danych pogodowych Dane pogodowe w systemie SWDPR ( są wykorzystywane do prezentacji aktualnego stanu pogody (strona internetowa: Informacje o pogodzie - Stacje agrometeorologiczne) oraz są przetwarzane w modelach w celu uzyskania aktualnych informacji, w formie zaleceń, potrzebnych do podejmowania decyzji. Uzyskanie nowych informacji w systemie SWDPR wiąże się przede wszystkim z dopływem świeżych danych, bowiem algorytmy transformowania danych w informacje zmieniają się rzadziej. Zasadę uzyskiwania informacji przedstawiono na rys. 5 na przykładzie modelu Prognoza negatywna (M) systemu SWDPR (S). Dane świeże są przesyłane do modelu w postaci łańcuchów danych t, p, h, złożonych z godzinowych wartości elementów pogodowych. Początek każdego łańcucha musi odpowiadać dacie wschodów ziemniaka, koniec natomiast ostatniej danej w tabeli danych godzinowych Hourly_Data (przedstawionej na rys.1b). Pojedynczy łańcuch danych tworzony jest przez wybór danych odnoszących się do określonej stacji agrometeorologicznej (identyfikacja danych w przestrzeni geograficznej) oraz ich uporządkowanie wg daty w porządku rosnącym. Model 315

6 Andrzej S. Zaliwski transformuje dane zawarte w łańcuchach i dane w łańcuchu wzorców (w na rys. 5) na informacje dotyczące dobowych wartości ryzyka wystąpienia zarazy ziemniaka. Wartości te są dodawane do siebie i informacja ta jest porównywana ze wzorcem. Wynik porównania (łańcuch r na rys. 5) jest przesyłany do aplikacji internetowej, której zadaniem jest nadanie interpretacji słownej (utworzenie tekstu zalecenia w postaci łańcucha danych z) w zależności od informacji zawartej w łańcuchu r. Zalecenie to jest wyświetlane przez przeglądarkę użytkownika systemu SWDPR i może być wykorzystane w praktyce. S t p h M K w A AP z r DB i Rys. 5. Fig. 5. Generowanie nowych informacji w systemie SWDPR. Oznaczenia: S - system SWDPR, M - model, K - komparator, A - zbiór algorytmów i parametrów modelu, DB - baza danych systemu, AP - aplikacja internetowa, t, p, h, w, r, i, z - łańcuchy informacyjne odpowiednio: temperatury, opadów, wilgotności, w - wzorców modelu, r - ryzyka wystąpienia choroby, i - interpretacji ryzyka, z - zaleceń New information generation in the SWDPR (the National Decision Support System in Plant Production) system. Significance: S - SWDPR system, M - model, K - comparator, A - model algorithms and parameters set, DB - system database, AP - Internet application, t, p, h, w, r, i, z - data chains: temperature, precipitation, humidity, w - model standards, r - disease occurrence risk, i - risk interpretation, z - recommendations Podsumowanie Z punktu widzenia przetwarzania informacji do najbardziej interesujących elementów systemu SWDPR można zaliczyć te, które umożliwiają automatyczne generowanie nowych informacji. Uzyskanie nowych informacji wiąże się przede wszystkim z automatyzacją pozyskiwania danych pogodowych, bowiem wprowadzanie danych przez użytkownika jest ograniczone, a algorytmy przetwarzania danych zmieniają się rzadko. Elementami pozyskiwania danych są zmiana skali czasowej danych (agregacja) i ich gromadzenie. Zmniejszenie skali powoduje utratę części informacji, dlatego ważny jest wybór algorytmów zapewniających możliwie najlepszą jakość informacji zagregowanych. 316

7 Pozyskiwanie i wykorzystanie... W systemie SWDPR dane pogodowe są wykorzystywane do prezentacji aktualnego stanu pogody oraz do generowania nowych informacji w modelach. Model Prognoza negatywna analizowano pod względem przetwarzania danych. Pracuje on na zasadzie porównania informacji zawartych w łańcuchach danych wejściowych z informacjami wzorcowymi. Bibliografia Forlicz S Informacja w biznesie. Wyd. PWE. Warszawa. ISBN Jaros M., Pabis S Inżynieria systemów. Wyd. SGGW. Warszawa. ISBN Mazur M Jakościowa teoria informacji. WNT. Warszawa. [Dostęp ]. Dostępny w Internecie: Rysak W Praktyczne zastosowanie systemu wspomagania decyzji w ochronie ziemniaka na terenie województwa lubelskiego. Studia i Raporty IUNG-PIB. z.16: [Dostęp ]. Dostępny w Internecie: California PestCast Models: Late Blight of Potato. Statewide IPM Program, Agriculture and Natural Resources. University of California. [Dostęp ]. Dostępny w Internecie: Publikacja opracowana w ramach zadania 2.9 programu wieloletniego Kształtowanie środowiska rolniczego Polski oraz zrównoważony rozwój produkcji rolniczej ACQUISITION AND USE OF WEATHER DATA IN THE NATIONAL SYSTEM OF DECISION SUPPORT IN PLANT PRODUCTION Abstract. The obtaining of new information in the National System of Decision Support in Plant Production is connected with the automation of obtaining of weather data. Weather data in the system are used for presentation of the current weather and for generation of new information in models. The data aggregation rule and the analysis of the Negative forecast model were presented in terms of data processing. The model generates new information by comparing information contained in ordered weather data chains with information in the standard data chain. Key words: weather data, quality theory of information, plant production, decision support system Adres do korespondencji: Andrzej Zaliwski; andrzej.zaliwski@iung.pulawy.pl Zakład Agrometeorologii i Zastosowań Informatyki Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa - Państwowy Instytut Badawczy ul. Czartoryskich Puławy 317

WALIDACJA SYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI ZEASOFT MODELE PLONÓW

WALIDACJA SYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI ZEASOFT MODELE PLONÓW Inżynieria Rolnicza 7(125)/2010 WALIDACJA SYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI ZEASOFT MODELE PLONÓW Andrzej S. Zaliwski, Anna Nieróbca Zakład Agrometeorologii i Zastosowań Informatyki Instytut Uprawy Nawożenia

Bardziej szczegółowo

Model Agroklimatu Polski jako moduł ZSI RPP

Model Agroklimatu Polski jako moduł ZSI RPP Andrzej Zaliwski, Tadeusz Górski IUNG Puławy, Zakład Agrometeorologii i Zastosowań Informatyki Model Agroklimatu Polski jako moduł ZSI RPP W latach 1998-2000 w Instytucie Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa

Bardziej szczegółowo

OGÓLNA KONCEPCJA KRAJOWEGO SYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W ZAKRESIE PRODUKCJI ROŚLINNEJ

OGÓLNA KONCEPCJA KRAJOWEGO SYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W ZAKRESIE PRODUKCJI ROŚLINNEJ Inżynieria Rolnicza 6(115)/2009 OGÓLNA KONCEPCJA KRAJOWEGO SYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI W ZAKRESIE PRODUKCJI ROŚLINNEJ Andrzej S. Zaliwski Zakład Agrometeorologii i Zastosowań Informatyki Instytut Uprawy

Bardziej szczegółowo

Moduł meteorologiczny w serwisie CRIS

Moduł meteorologiczny w serwisie CRIS Zintegrowana strategia zrównoważonego zarządzania wodami w zlewni Moduł meteorologiczny w serwisie CRIS Czesław Kliś Instytut Ekologii Terenów Uprzemysłowionych Projekt finansowany ze środków funduszy

Bardziej szczegółowo

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PIECZARKARNI

OPTYMALIZACJA STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PIECZARKARNI Inżynieria Rolnicza 6(131)/2011 OPTYMALIZACJA STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PIECZARKARNI Leonard Woroncow, Ewa Wachowicz Katedra Automatyki, Politechnika Koszalińska Streszczenie. W pracy przedstawiono wyniki

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK

KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK Inżynieria Rolnicza 8(117)/2009 KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK Ewa Wachowicz, Piotr Grudziński Katedra Automatyki, Politechnika Koszalińska Streszczenie. W pracy

Bardziej szczegółowo

Zintegrowanego Systemu

Zintegrowanego Systemu Zintegrowany System Informacji o Zlewni - CRIS Dane meteorologiczne dla Zintegrowanego Systemu Informacji o Zlewni CRIS dr Czesław Kliś Instytut Ekologii Terenów Uprzemysłowionych w Katowicach Projekt

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE CHEMICZNEJ OCHRONY ROŚLIN PRZY POMOCY PROGRAMU HERBICYD-2

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE CHEMICZNEJ OCHRONY ROŚLIN PRZY POMOCY PROGRAMU HERBICYD-2 Inżynieria Rolnicza 6(94)/2007 KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE CHEMICZNEJ OCHRONY ROŚLIN PRZY POMOCY PROGRAMU HERBICYD-2 Michał Cupiał Katedra Inżynierii Rolniczej i Informatyki, Akademia Rolnicza w Krakowie Streszczenie.

Bardziej szczegółowo

4. EKSPLOATACJA UKŁADU NAPĘD ZWROTNICOWY ROZJAZD. DEFINICJA SIŁ W UKŁADZIE Siła nastawcza Siła trzymania

4. EKSPLOATACJA UKŁADU NAPĘD ZWROTNICOWY ROZJAZD. DEFINICJA SIŁ W UKŁADZIE Siła nastawcza Siła trzymania 3 SPIS TREŚCI Przedmowa... 11 1. WPROWADZENIE... 13 1.1. Budowa rozjazdów kolejowych... 14 1.2. Napędy zwrotnicowe... 15 1.2.1. Napęd zwrotnicowy EEA-4... 18 1.2.2. Napęd zwrotnicowy EEA-5... 20 1.3. Współpraca

Bardziej szczegółowo

Dane pomiarowo-obserwacyjne pozyskiwane z sieci stacji hydrologicznych i meteorologicznych państwowej służby hydrologicznometeorologicznej

Dane pomiarowo-obserwacyjne pozyskiwane z sieci stacji hydrologicznych i meteorologicznych państwowej służby hydrologicznometeorologicznej Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej Państwowy Instytut Badawczy Dane pomiarowo-obserwacyjne pozyskiwane z sieci stacji hydrologicznych i meteorologicznych państwowej służby hydrologicznometeorologicznej

Bardziej szczegółowo

Komputerowe systemy pomiarowe. Dr Zbigniew Kozioł - wykład Mgr Mariusz Woźny - laboratorium

Komputerowe systemy pomiarowe. Dr Zbigniew Kozioł - wykład Mgr Mariusz Woźny - laboratorium Komputerowe systemy pomiarowe Dr Zbigniew Kozioł - wykład Mgr Mariusz Woźny - laboratorium 1 - Cel zajęć - Orientacyjny plan wykładu - Zasady zaliczania przedmiotu - Literatura Klasyfikacja systemów pomiarowych

Bardziej szczegółowo

Skutki zmian klimatycznych dla rolnictwa w Polsce sposoby adaptacji

Skutki zmian klimatycznych dla rolnictwa w Polsce sposoby adaptacji Zmiany klimatyczne a rolnictwo w Polsce ocena zagrożeń i sposoby adaptacji Warszawa, 30.09.2009 r. Skutki zmian klimatycznych dla rolnictwa w Polsce sposoby adaptacji Katarzyna Mizak Instytut Uprawy Nawożenia

Bardziej szczegółowo

WPŁYW AKTUALIZACJI NIEKTÓRYCH WSKAŹNIKÓW EKSPLOATACYJNO-EKONOMICZNYCH NA KOSZTY EKSPLOATACJI CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH NOWEJ GENERACJI

WPŁYW AKTUALIZACJI NIEKTÓRYCH WSKAŹNIKÓW EKSPLOATACYJNO-EKONOMICZNYCH NA KOSZTY EKSPLOATACJI CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH NOWEJ GENERACJI Inżynieria Rolnicza 2(100)/2008 WPŁYW AKTUALIZACJI NIEKTÓRYCH WSKAŹNIKÓW EKSPLOATACYJNO-EKONOMICZNYCH NA KOSZTY EKSPLOATACJI CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH NOWEJ GENERACJI Zenon Grześ Instytut Inżynierii Rolniczej,

Bardziej szczegółowo

ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY CECHAMI DIELEKTRYCZNYMI A WŁAŚCIWOŚCIAMI CHEMICZNYMI MĄKI

ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY CECHAMI DIELEKTRYCZNYMI A WŁAŚCIWOŚCIAMI CHEMICZNYMI MĄKI Inżynieria Rolnicza 5(103)/2008 ANALIZA ZALEŻNOŚCI POMIĘDZY CECHAMI DIELEKTRYCZNYMI A WŁAŚCIWOŚCIAMI CHEMICZNYMI MĄKI Deta Łuczycka, Leszek Romański Instytut Inżynierii Rolniczej, Uniwersytet Przyrodniczy

Bardziej szczegółowo

METODYKA BADAŃ MAŁYCH SIŁOWNI WIATROWYCH

METODYKA BADAŃ MAŁYCH SIŁOWNI WIATROWYCH Inżynieria Rolnicza 2(100)/2008 METODYKA BADAŃ MAŁYCH SIŁOWNI WIATROWYCH Krzysztof Nalepa, Maciej Neugebauer, Piotr Sołowiej Katedra Elektrotechniki i Energetyki, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie

Bardziej szczegółowo

KATALOG MASZYN I POJAZDÓW ROLNICZYCH MASZYNY-3

KATALOG MASZYN I POJAZDÓW ROLNICZYCH MASZYNY-3 Inżynieria Rolnicza 9(118)/2009 KATALOG MASZYN I POJAZDÓW ROLNICZYCH MASZYNY-3 Michał Cupiał Instytut Inżynierii Rolniczej i Informatyki, Uniwersytet Rolniczy w Krakowie Streszczenie. Przedstawiono internetową

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Internetu Rzeczy. mgr inż. Piotr Gabryszak mgr inż. Przemysław Hanicki dr hab. inż. Jarogniew Rykowski

Laboratorium Internetu Rzeczy. mgr inż. Piotr Gabryszak mgr inż. Przemysław Hanicki dr hab. inż. Jarogniew Rykowski Laboratorium Internetu Rzeczy mgr inż. Piotr Gabryszak mgr inż. Przemysław Hanicki dr hab. inż. Jarogniew Rykowski Internet Rzeczy 2010-04-06 2 Rzeczy i człowiek 2010-04-06 3 Internet Rzeczy 2010-04-06

Bardziej szczegółowo

Informatyka studia stacjonarne pierwszego stopnia

Informatyka studia stacjonarne pierwszego stopnia #382 #379 Internetowy system obsługi usterek w sieciach handlowych (The internet systems of detection of defects in trade networks) Celem pracy jest napisanie aplikacji w języku Java EE. Główne zadania

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie nowoczesnych technik prognozowania popytu i zarządzania zapasami do optymalizacji łańcucha dostaw na przykładzie dystrybucji paliw cz.

Wykorzystanie nowoczesnych technik prognozowania popytu i zarządzania zapasami do optymalizacji łańcucha dostaw na przykładzie dystrybucji paliw cz. 14.12.2005 r. Wykorzystanie nowoczesnych technik prognozowania popytu i zarządzania zapasami do optymalizacji łańcucha dostaw na przykładzie dystrybucji paliw cz. 2 3.2. Implementacja w Excelu (VBA for

Bardziej szczegółowo

Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas)

Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas) Dr Michał Tanaś(http://www.amu.edu.pl/~mtanas) Cechy systemu wczesnego ostrzegania i monitoringu Zbieranie i analiza danych w czasie rzeczywistym Systemy przewidywania zjawisk Rozmieszczenie czujników

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie natężenia deszczów obliczeniowych w Niemczech na podstawie atlasu KOSTRA.

Wyznaczanie natężenia deszczów obliczeniowych w Niemczech na podstawie atlasu KOSTRA. Wyznaczanie natężenia deszczów obliczeniowych w Niemczech na podstawie atlasu KOSTRA. Dr inż. Roman Edel PLAN PREZENTACJI Wyznaczanie natężenia deszczu w Niemczech w drugiej połowie XX wieku Podstawy i

Bardziej szczegółowo

Współpraca FDS z arkuszem kalkulacyjnym

Współpraca FDS z arkuszem kalkulacyjnym Współpraca FDS z arkuszem kalkulacyjnym 1. Wstęp: Program Pyrosim posiada możliwość bezpośredniego podglądu wykresów uzyskiwanych z urządzeń pomiarowych. Wszystkie wykresy wyświetlane są jako plik graficzny

Bardziej szczegółowo

Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34

Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34 Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34 Projektowanie oprogramowania cd. 2/34 Modelowanie CRC Modelowanie CRC (class-responsibility-collaborator) Metoda identyfikowania poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania Przedmiot: Bazy danych Rok: III Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt Liczba punktów ECTS: 4 C1 C2 C3 Cel przedmiotu

Bardziej szczegółowo

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2014/15 Znajdowanie maksimum w zbiorze

Bardziej szczegółowo

Dr hab. inż. Jan Duda. Wykład dla studentów kierunku Zarządzanie i Inżynieria Produkcji

Dr hab. inż. Jan Duda. Wykład dla studentów kierunku Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Automatyzacja i Robotyzacja Procesów Produkcyjnych Dr hab. inż. Jan Duda Wykład dla studentów kierunku Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Podstawowe pojęcia Automatyka Nauka o metodach i układach sterowania

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE SIECI DYSTRYBUCYJNEJ DO OBLICZEŃ STRAT ENERGII WSPOMAGANE SYSTEMEM ZARZĄDZANIA MAJĄTKIEM SIECIOWYM

MODELOWANIE SIECI DYSTRYBUCYJNEJ DO OBLICZEŃ STRAT ENERGII WSPOMAGANE SYSTEMEM ZARZĄDZANIA MAJĄTKIEM SIECIOWYM Katedra Systemów, Sieci i Urządzeń Elektrycznych MODELOWANIE SIECI DYSTRYBUCYJNEJ DO OBLICZEŃ STRAT ENERGII Dariusz Jeziorny, Daniel Nowak TAURON Dystrybucja S. A. Barbara Kaszowska, Andrzej Włóczyk Politechnika

Bardziej szczegółowo

ZAPOTRZEBOWANIE NA PROGRAMY KOMPUTEROWE W ROLNICTWIE NA PRZYKŁADZIE GOSPODARSTW WOJEWÓDZTWA MAŁOPOLSKIEGO

ZAPOTRZEBOWANIE NA PROGRAMY KOMPUTEROWE W ROLNICTWIE NA PRZYKŁADZIE GOSPODARSTW WOJEWÓDZTWA MAŁOPOLSKIEGO Inżynieria Rolnicza 9(107)/2008 ZAPOTRZEBOWANIE NA PROGRAMY KOMPUTEROWE W ROLNICTWIE NA PRZYKŁADZIE GOSPODARSTW WOJEWÓDZTWA MAŁOPOLSKIEGO Michał Cupiał Katedra Inżynierii Rolniczej i Informatyki, Uniwersytet

Bardziej szczegółowo

MODEL ROZWOJU MĄCZNIAKA RZEKOMEGO (PSEUDOPERONOSPORA HUMULI) APLIKACJA INTERNETOWA *

MODEL ROZWOJU MĄCZNIAKA RZEKOMEGO (PSEUDOPERONOSPORA HUMULI) APLIKACJA INTERNETOWA * I N Ż YNIERIA R OLNICZA A GRICULTURAL E NGINEERING 2012: Z. 4(139) T.1 S. 457-464 ISSN 1429-7264 Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej http://www.ptir.org MODEL ROZWOJU MĄCZNIAKA RZEKOMEGO (PSEUDOPERONOSPORA

Bardziej szczegółowo

OPORY PRZEPŁYWU PRZEWODÓW WENTYLACYJNYCH

OPORY PRZEPŁYWU PRZEWODÓW WENTYLACYJNYCH ĆWICZENIE II OPORY PRZEPŁYWU PRZEWODÓW WENTYLACYJNYCH 1. CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z metodą określania oporów przepływu w przewodach. 2. LITERATURA 1. Informacje z wykładów i ćwiczęń

Bardziej szczegółowo

Rozszerzenie zmysłów poprzez komputer pomiary termiczne, optyczne i elektryczne

Rozszerzenie zmysłów poprzez komputer pomiary termiczne, optyczne i elektryczne Rozszerzenie zmysłów poprzez komputer pomiary termiczne, optyczne i elektryczne Mario Gervasio, Marisa Michelini, Rossana Viola Research Unit in Physics Education, University of Udine, Italy Streszczenie:

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE KOMPUTERÓW W WYBRANYCH GOSPODARSTWACH RODZINNYCH LUBELSZCZYZNY

WYKORZYSTANIE KOMPUTERÓW W WYBRANYCH GOSPODARSTWACH RODZINNYCH LUBELSZCZYZNY Inżynieria Rolnicza 7(105)/2008 WYKORZYSTANIE KOMPUTERÓW W WYBRANYCH GOSPODARSTWACH RODZINNYCH LUBELSZCZYZNY Sławomir Kocira, Edmund Lorencowicz Katedra Eksploatacji Maszyn i Zarządzania w Inżynierii Rolniczej,

Bardziej szczegółowo

NOWOCZESNE TECHNOLOGIE ENERGETYCZNE Rola modelowania fizycznego i numerycznego

NOWOCZESNE TECHNOLOGIE ENERGETYCZNE Rola modelowania fizycznego i numerycznego Politechnika Częstochowska Katedra Inżynierii Energii NOWOCZESNE TECHNOLOGIE ENERGETYCZNE Rola modelowania fizycznego i numerycznego dr hab. inż. Zbigniew BIS, prof P.Cz. dr inż. Robert ZARZYCKI Wstęp

Bardziej szczegółowo

SPITSBERGEN HORNSUND

SPITSBERGEN HORNSUND Polska Stacja Polarna Instytut Geofizyki Polska Akademia Nauk Polish Polar Station Institute of Geophysics Polish Academy of Sciences BIULETYN METEOROLOGICZNY METEOROLOGICAL BULLETIN SPITSBERGEN HORNSUND

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. 1) Nazwa przedmiotu: INŻYNIERIA SYSTEMÓW I ANALIZA SYSTEMOWA. 2) Kod przedmiotu: ROZ-L3-20

KARTA PRZEDMIOTU. 1) Nazwa przedmiotu: INŻYNIERIA SYSTEMÓW I ANALIZA SYSTEMOWA. 2) Kod przedmiotu: ROZ-L3-20 Z1-PU7 WYDANIE N2 Strona: 1 z 5 (pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1) Nazwa przedmiotu: INŻYNIERIA SYSTEMÓW I ANALIZA SYSTEMOWA 3) Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2014/2015 2) Kod przedmiotu:

Bardziej szczegółowo

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka 2015 Wprowadzenie: Modelowanie i symulacja PROBLEM: Podstawowy problem z opisem otaczającej

Bardziej szczegółowo

Wpływ czynników atmosferycznych na zmienność zużycia energii elektrycznej Influence of Weather on the Variability of the Electricity Consumption

Wpływ czynników atmosferycznych na zmienność zużycia energii elektrycznej Influence of Weather on the Variability of the Electricity Consumption Wpływ czynników atmosferycznych na zmienność zużycia energii elektrycznej Influence of Weather on the Variability of the Electricity Consumption Wojciech Zalewski Politechnika Białostocka, Wydział Zarządzania,

Bardziej szczegółowo

CECHY TECHNICZNO-UŻYTKOWE A WARTOŚĆ WYBRANYCH TECHNICZNYCH ŚRODKÓW PRODUKCJI W ROLNICTWIE

CECHY TECHNICZNO-UŻYTKOWE A WARTOŚĆ WYBRANYCH TECHNICZNYCH ŚRODKÓW PRODUKCJI W ROLNICTWIE Inżynieria Rolnicza 9(107)/2008 CECHY TECHNICZNO-UŻYTKOWE A WARTOŚĆ WYBRANYCH TECHNICZNYCH ŚRODKÓW PRODUKCJI W ROLNICTWIE Zbigniew Kowalczyk Katedra Inżynierii Rolniczej i Informatyki, Uniwersytet Rolniczy

Bardziej szczegółowo

SPITSBERGEN HORNSUND

SPITSBERGEN HORNSUND Polska Stacja Polarna Instytut Geofizyki Polska Akademia Nauk Polish Polar Station Institute of Geophysics Polish Academy of Sciences BIULETYN METEOROLOGICZNY METEOROLOGICAL BULLETIN SPITSBERGEN HORNSUND

Bardziej szczegółowo

Zadania semestralne. Programowanie obiektowe sem. II, lato 2014/2015

Zadania semestralne. Programowanie obiektowe sem. II, lato 2014/2015 Programowanie obiektowe sem. II, lato 2014/2015 Zadania semestralne Założenia wspólne dla wszystkich tematów W programie muszą być zastosowane następujące techniki i technologie obiektowe: 1. kapsułkowanie,

Bardziej szczegółowo

Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL

Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Stanisława Porzycka-Strzelczyk porzycka@agh.edu.pl home.agh.edu.pl/~porzycka Konsultacje: wtorek godzina 16-17, p. 350 A (budynek A0) 1 SQL Język SQL (ang.structured

Bardziej szczegółowo

Instrukcja obsługi systemu teleinformatycznego

Instrukcja obsługi systemu teleinformatycznego Instrukcja obsługi systemu teleinformatycznego I. WSTĘP 1. Dostęp do systemu teleinformatycznego udostępniania danych przez strony WWW: a) na stronie www.pogodynka.pl zostały podane linki przenoszące na

Bardziej szczegółowo

OCENA WYKORZYSTANIA CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH W GOSPODARSTWACH RODZINNYCH

OCENA WYKORZYSTANIA CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH W GOSPODARSTWACH RODZINNYCH Inżynieria Rolnicza 9(134)/2011 OCENA WYKORZYSTANIA CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH W GOSPODARSTWACH RODZINNYCH Krzysztof Kapela, Szymon Czarnocki Katedra Ogólnej Uprawy Roli, Roślin i Inżynierii Rolniczej, Uniwersytet

Bardziej szczegółowo

KOSZTY UŻYTKOWANIA MASZYN W STRUKTURZE KOSZTÓW PRODUKCJI ROŚLINNEJ W WYBRANYM PRZEDSIĘBIORSTWIE ROLNICZYM

KOSZTY UŻYTKOWANIA MASZYN W STRUKTURZE KOSZTÓW PRODUKCJI ROŚLINNEJ W WYBRANYM PRZEDSIĘBIORSTWIE ROLNICZYM Inżynieria Rolnicza 13/2006 Zenon Grześ, Ireneusz Kowalik Instytut Inżynierii Rolniczej Akademia Rolnicza w Poznaniu KOSZTY UŻYTKOWANIA MASZYN W STRUKTURZE KOSZTÓW PRODUKCJI ROŚLINNEJ W WYBRANYM PRZEDSIĘBIORSTWIE

Bardziej szczegółowo

OPORY PRZEPŁYWU PRZEWODÓW WENTYLACYJNYCH

OPORY PRZEPŁYWU PRZEWODÓW WENTYLACYJNYCH ĆWICZENIE II OPORY PRZEPŁYWU PRZEWODÓW WENTYLACYJNYCH 1. CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z metodą określania oporów przepływu w przewodach. 2. LITERATURA 1. Informacje z wykładów i ćwiczeń

Bardziej szczegółowo

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0 ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych. Sylabus opisuje zakres wiedzy

Bardziej szczegółowo

WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH

WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH Scientific Bulletin of Che lm Section of Technical Sciences No. 1/2008 WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH WE WSPÓŁRZĘDNOŚCIOWEJ TECHNICE POMIAROWEJ MAREK MAGDZIAK Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji, Politechnika

Bardziej szczegółowo

QUERY język zapytań do tworzenia raportów w AS/400

QUERY język zapytań do tworzenia raportów w AS/400 QUERY język zapytań do tworzenia raportów w AS/400 Dariusz Bober Katedra Informatyki Politechniki Lubelskiej Streszczenie: W artykule przedstawiony został język QUERY, standardowe narzędzie pracy administratora

Bardziej szczegółowo

Technologia informacyjna

Technologia informacyjna Technologia informacyjna Pracownia nr 9 (studia stacjonarne) - 05.12.2008 - Rok akademicki 2008/2009 2/16 Bazy danych - Plan zajęć Podstawowe pojęcia: baza danych, system zarządzania bazą danych tabela,

Bardziej szczegółowo

Definicja i funkcje Systemów Informacji Geograficznej

Definicja i funkcje Systemów Informacji Geograficznej Definicja i funkcje Systemów Informacji Geograficznej Mateusz Malinowski Anna Krakowiak-Bal Kraków 17 marca 2014 r. Systemy Informacji Geograficznej są traktowane jako zautomatyzowana sieć funkcji, czyli

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Algorytmy i programowanie Algorithms and Programming Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Rodzaj przedmiotu: kierunkowy Poziom studiów: studia I stopnia forma studiów: studia

Bardziej szczegółowo

WIZUALIZACJA DANYCH POMIAROWYCH MIERNIKA ZAPYLENIA POWIETRZA AMIZ 2000 PRZY UŻYCIU PROGRAMU LabVIEW

WIZUALIZACJA DANYCH POMIAROWYCH MIERNIKA ZAPYLENIA POWIETRZA AMIZ 2000 PRZY UŻYCIU PROGRAMU LabVIEW WIZUALIZACJA DANYCH POMIAROWYCH MIERNIKA ZAPYLENIA POWIETRZA AMIZ 2000 PRZY UŻYCIU PROGRAMU LabVIEW Adrian Jakowiuk Instytut Chemii i Techniki Jądrowej, Warszawa CM CM O CM O Abstract APPLICATION OF THE

Bardziej szczegółowo

INSTYTUT METEOROLOGII I GOSPODARKI WODNEJ INSTITUTE OF METEOROLOGY AND WATER MANAGEMENT. TYTUŁ : Dane agrometeorologiczne w modelu SWAT

INSTYTUT METEOROLOGII I GOSPODARKI WODNEJ INSTITUTE OF METEOROLOGY AND WATER MANAGEMENT. TYTUŁ : Dane agrometeorologiczne w modelu SWAT INSTYTUT METEOROLOGII I GOSPODARKI WODNEJ INSTITUTE OF METEOROLOGY AND WATER MANAGEMENT TYTUŁ : Dane agrometeorologiczne w modelu SWAT AUTOR: Danuta Kubacka, Urszula Opial - Gałuszka DATA: 23.03.2009 Dane

Bardziej szczegółowo

Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny Technologiczny Politechnika Śląska

Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej   Wydział Mechaniczny Technologiczny Politechnika Śląska Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl Wydział Mechaniczny Technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 1 Wprowadzenie, podstawowe informacje o obsłudze

Bardziej szczegółowo

ROZKŁAD POPRZECZNY CIECZY DLA ROZPYLACZY SYNGENTA POTATO NOZZLE

ROZKŁAD POPRZECZNY CIECZY DLA ROZPYLACZY SYNGENTA POTATO NOZZLE Inżynieria Rolnicza 9(97)/2007 ROZKŁAD POPRZECZNY CIECZY DLA ROZPYLACZY SYNGENTA POTATO NOZZLE Adam Lipiński, Dariusz Choszcz, Stanisław Konopka Katedra Maszyn Roboczych i Procesów Separacji, Uniwersytet

Bardziej szczegółowo

OCENA JAKOŚCI DOSTAWY ENERGII ELEKTRYCZNEJ

OCENA JAKOŚCI DOSTAWY ENERGII ELEKTRYCZNEJ OCENA JAKOŚCI DOSTAWY ENERGII ELEKTRYCZNEJ dr inż. KRZYSZTOF CHMIELOWIEC KATEDRA ENERGOELEKTRONIKI I AUTOMATYKI SYSTEMÓW PRZETWARZANIA ENERGII AGH KRAKÓW PODSTAWY PRAWNE WSKAŹNIKI JAKOŚCI ANALIZA ZDARZEŃ

Bardziej szczegółowo

Automatyka przemysłowa na wybranych obiektach. mgr inż. Artur Jurneczko PROCOM SYSTEM S.A., ul. Stargardzka 8a, 54-156 Wrocław

Automatyka przemysłowa na wybranych obiektach. mgr inż. Artur Jurneczko PROCOM SYSTEM S.A., ul. Stargardzka 8a, 54-156 Wrocław Automatyka przemysłowa na wybranych obiektach mgr inż. Artur Jurneczko PROCOM SYSTEM S.A., ul. Stargardzka 8a, 54-156 Wrocław 2 Cele prezentacji Celem prezentacji jest przybliżenie automatyki przemysłowej

Bardziej szczegółowo

Literatura: SQL Ćwiczenia praktyczne Autor: Marcin Lis Wydawnictwo: Helion. Autor: Joanna Karwowska

Literatura: SQL Ćwiczenia praktyczne Autor: Marcin Lis Wydawnictwo: Helion. Autor: Joanna Karwowska Literatura: SQL Ćwiczenia praktyczne Autor: Marcin Lis Wydawnictwo: Helion Autor: Joanna Karwowska SQL zapewnia obsługę: zapytań - wyszukiwanie danych w bazie, operowania danymi - wstawianie, modyfikowanie

Bardziej szczegółowo

Egzamin / zaliczenie na ocenę* 0,5 0,5

Egzamin / zaliczenie na ocenę* 0,5 0,5 Zał. nr 4 do ZW 33/01 WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Technologia przetwarzania danych Nazwa w języku angielskim: Data processing technology Kierunek studiów

Bardziej szczegółowo

Kurs Zaawansowany S7. Spis treści. Dzień 1

Kurs Zaawansowany S7. Spis treści. Dzień 1 Spis treści Dzień 1 I Konfiguracja sprzętowa i parametryzacja stacji SIMATIC S7 (wersja 1211) I-3 Dlaczego powinna zostać stworzona konfiguracja sprzętowa? I-4 Zadanie Konfiguracja sprzętowa I-5 Konfiguracja

Bardziej szczegółowo

WPŁYW OBRÓBKI TERMICZNEJ ZIEMNIAKÓW NA PRĘDKOŚĆ PROPAGACJI FAL ULTRADŹWIĘKOWYCH

WPŁYW OBRÓBKI TERMICZNEJ ZIEMNIAKÓW NA PRĘDKOŚĆ PROPAGACJI FAL ULTRADŹWIĘKOWYCH Wpływ obróbki termicznej ziemniaków... Arkadiusz Ratajski, Andrzej Wesołowski Katedra InŜynierii Procesów Rolniczych Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie WPŁYW OBRÓBKI TERMICZNEJ ZIEMNIAKÓW NA PRĘDKOŚĆ

Bardziej szczegółowo

Sekcja I: Instytucja zamawiająca/podmiot zamawiający

Sekcja I: Instytucja zamawiająca/podmiot zamawiający Unia Europejska Publikacja Suplementu do Dziennika Urzędowego Unii Europejskiej 2, rue Mercier, 2985 Luxembourg, Luksemburg Faks: +352 29 29 42 670 E-mail: ojs@publications.europa.eu Informacje i formularze

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH Wstęp. Architektura hurtowni. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH B. Inmon, 1996: Hurtownia to zbiór zintegrowanych, nieulotnych, ukierunkowanych

Bardziej szczegółowo

POMIAR HAŁASU ZEWNĘTRZNEGO SAMOLOTÓW ŚMIGŁOWYCH WG PRZEPISÓW FAR 36 APPENDIX G I ROZDZ. 10 ZAŁ. 16 KONWENCJI ICAO

POMIAR HAŁASU ZEWNĘTRZNEGO SAMOLOTÓW ŚMIGŁOWYCH WG PRZEPISÓW FAR 36 APPENDIX G I ROZDZ. 10 ZAŁ. 16 KONWENCJI ICAO POMIAR HAŁASU ZEWNĘTRZNEGO SAMOLOTÓW ŚMIGŁOWYCH WG PRZEPISÓW FAR 36 APPENDIX G I ROZDZ. 10 ZAŁ. 16 KONWENCJI ICAO Piotr Kalina Instytut Lotnictwa Streszczenie W referacie przedstawiono wymagania oraz zasady

Bardziej szczegółowo

OCENA WYBRANYCH CECH JAKOŚCI MROŻONEK ZA POMOCĄ AKWIZYCJI OBRAZU

OCENA WYBRANYCH CECH JAKOŚCI MROŻONEK ZA POMOCĄ AKWIZYCJI OBRAZU Inżynieria Rolnicza 4(129)/2011 OCENA WYBRANYCH CECH JAKOŚCI MROŻONEK ZA POMOCĄ AKWIZYCJI OBRAZU Katarzyna Szwedziak, Dominika Matuszek Katedra Techniki Rolniczej i Leśnej, Politechnika Opolska Streszczenie:

Bardziej szczegółowo

Projekt Analiza funkcjonowania bibliotek naukowych w Polsce (AFBN) jako narzędzie oceny efektywności i jakości działań biblioteczno-informacyjnych

Projekt Analiza funkcjonowania bibliotek naukowych w Polsce (AFBN) jako narzędzie oceny efektywności i jakości działań biblioteczno-informacyjnych III Konferencja Biblioteki Politechniki Łódzkiej, 25 27.06.2008 Biblioteki w procesie dydaktycznym i badaniach naukowych Projekt Analiza funkcjonowania bibliotek naukowych w Polsce (AFBN) jako narzędzie

Bardziej szczegółowo

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0

ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0 ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 5.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych. Sylabus opisuje zakres wiedzy

Bardziej szczegółowo

PROGRAM DLA ROLNICTWA W WERSJI INSTALOWANEJ I INTERNETOWEJ NA PRZYKŁADZIE APLIKACJI PLANTENE I PLANTENE-2

PROGRAM DLA ROLNICTWA W WERSJI INSTALOWANEJ I INTERNETOWEJ NA PRZYKŁADZIE APLIKACJI PLANTENE I PLANTENE-2 Inżynieria Rolnicza 1(110)/2009 PROGRAM DLA ROLNICTWA W WERSJI INSTALOWANEJ I INTERNETOWEJ NA PRZYKŁADZIE APLIKACJI PLANTENE I PLANTENE-2 Michał Cupiał Katedra Inżynierii Rolniczej i Informatyki, Uniwersytet

Bardziej szczegółowo

Inżynieria Rolnicza 3(121)/2010

Inżynieria Rolnicza 3(121)/2010 Inżynieria Rolnicza 3(121)/2010 METODA OCENY NOWOCZESNOŚCI TECHNICZNO- -KONSTRUKCYJNEJ CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH WYKORZYSTUJĄCA SZTUCZNE SIECI NEURONOWE. CZ. III: PRZYKŁADY ZASTOSOWANIA METODY Sławomir Francik

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Teoria automatów

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Teoria automatów Wstęp do Techniki Cyfrowej... Teoria automatów Alfabety i litery Układ logiczny opisywany jest przez wektory, których wartości reprezentowane są przez ciągi kombinacji zerojedynkowych. Zwiększenie stopnia

Bardziej szczegółowo

ANALiZA WPŁYWU PARAMETRÓW SAMOLOTU NA POZiOM HAŁASU MiERZONEGO WEDŁUG PRZEPiSÓW FAR 36 APPENDiX G

ANALiZA WPŁYWU PARAMETRÓW SAMOLOTU NA POZiOM HAŁASU MiERZONEGO WEDŁUG PRZEPiSÓW FAR 36 APPENDiX G PRACE instytutu LOTNiCTWA 221, s. 115 120, Warszawa 2011 ANALiZA WPŁYWU PARAMETRÓW SAMOLOTU NA POZiOM HAŁASU MiERZONEGO WEDŁUG PRZEPiSÓW FAR 36 APPENDiX G i ROZDZiAŁU 10 ZAŁOżEń16 KONWENCJi icao PIotr

Bardziej szczegółowo

Adrian Jakowiuk, Bronisław Machaj, Jan Pieńkos, Edward Świstowski

Adrian Jakowiuk, Bronisław Machaj, Jan Pieńkos, Edward Świstowski BEZPRZEWODOWE SIECI MONITORINGU Z RADIOIZOTOPOWYMI CZUJNIKAMI ZAPYLENIA POWIETRZA AMIZ 2004G Adrian Jakowiuk, Bronisław Machaj, Jan Pieńkos, Edward Świstowski Instytut Chemii i Techniki Jądrowej a_jakowiuk@ichtj.waw.pl

Bardziej szczegółowo

Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów

Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów Eksploracja danych Piotr Lipiński Informacje ogólne Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów UWAGA: prezentacja to nie

Bardziej szczegółowo

Prognoza jakości powietrza na obszarze pogranicza polsko-czeskiego dla rejonu Śląska i Moraw

Prognoza jakości powietrza na obszarze pogranicza polsko-czeskiego dla rejonu Śląska i Moraw Prognoza jakości powietrza na obszarze pogranicza polsko-czeskiego dla rejonu Śląska i Moraw Ewa Krajny, Leszek Ośródka, Marek Wojtylak Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej Państwowy Instytut Badawczy

Bardziej szczegółowo

WPŁYW TEMPERATURY W POMIESZCZENIACH POMOCNICZYCH NA BILANS CIEPŁA W BUDYNKACH DLA BYDŁA

WPŁYW TEMPERATURY W POMIESZCZENIACH POMOCNICZYCH NA BILANS CIEPŁA W BUDYNKACH DLA BYDŁA Inżynieria Rolnicza 8(96)/2007 WPŁYW TEMPERATURY W POMIESZCZENIACH POMOCNICZYCH NA BILANS CIEPŁA W BUDYNKACH DLA BYDŁA Tadeusz Głuski Katedra Melioracji i Budownictwa Rolniczego, Akademia Rolnicza w Lublinie

Bardziej szczegółowo

Ewelina Henek, Agnieszka Wypych, Zbigniew Ustrnul. Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej Państwowy Instytut Badawczy (IMGW-PIB)

Ewelina Henek, Agnieszka Wypych, Zbigniew Ustrnul. Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej Państwowy Instytut Badawczy (IMGW-PIB) Ewelina Henek, Agnieszka Wypych, Zbigniew Ustrnul Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej Państwowy Instytut Badawczy (IMGW-PIB) IT SYSTEM GŁÓWNE KOMPONENTY SYSTEMU ISOK: Dane LIDAR (4- punktów/m ; >00

Bardziej szczegółowo

Klimat w Polsce w 21. wieku

Klimat w Polsce w 21. wieku Klimat w Polsce w 21. wieku na podstawie numerycznych symulacji regionalnych Małgorzata Liszewska Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UNIWERSYTET WARSZAWSKI 1/42 POGODA

Bardziej szczegółowo

SPITSBERGEN HORNSUND

SPITSBERGEN HORNSUND Polska Stacja Polarna Instytut Geofizyki Polska Akademia Nauk Polish Polar Station Institute of Geophysics Polish Academy of Sciences BIULETYN METEOROLOGICZNY METEOROLOGICAL BULLETIN SPITSBERGEN HORNSUND

Bardziej szczegółowo

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych XXXVIII MIĘDZYUCZELNIANIA KONFERENCJA METROLOGÓW MKM 06 Warszawa Białobrzegi, 4-6 września 2006 r. Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika

Bardziej szczegółowo

STANOWISKO NAUKOWO-BADAWCZE DLA MASZYNOWEGO DOJU KRÓW

STANOWISKO NAUKOWO-BADAWCZE DLA MASZYNOWEGO DOJU KRÓW Inżynieria Rolnicza 4(122)/2010 STANOWISKO NAUKOWO-BADAWCZE DLA MASZYNOWEGO DOJU KRÓW Henryk Juszka, Marcin Tomasik, Stanisław Lis Katedra Energetyki i Automatyzacji Procesów Rolniczych, Uniwersytet Rolniczy

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zagadnienia z zakresu baz danych

Podstawowe zagadnienia z zakresu baz danych Podstawowe zagadnienia z zakresu baz danych Jednym z najważniejszych współczesnych zastosowań komputerów we wszelkich dziedzinach życia jest gromadzenie, wyszukiwanie i udostępnianie informacji. Specjalizowane

Bardziej szczegółowo

Bazy danych - wykład wstępny

Bazy danych - wykład wstępny Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Ogólne umiejętności posługiwania się komputerem

KARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Ogólne umiejętności posługiwania się komputerem WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Zał. nr 4 do ZW 33/01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Nazwa w języku angielskim: Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy): Stopień studiów

Bardziej szczegółowo

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L

P o d s t a w y j ę z y k a S Q L P o d s t a w y j ę z y k a S Q L Adam Cakudis IFP UAM Użytkownicy System informatyczny Aplikacja Aplikacja Aplikacja System bazy danych System zarządzania baz ą danych Schemat Baza danych K o n c e p

Bardziej szczegółowo

Warunki termiczne Rolniczej Stacji Doświadczalnej w Zawadach Thermal conditions at the Experimental Farm in Zawady

Warunki termiczne Rolniczej Stacji Doświadczalnej w Zawadach Thermal conditions at the Experimental Farm in Zawady Jacek RAK, Grzegorz KOC, Elżbieta RADZKA, Jolanta JANKOWSKA Pracownia Agrometeorologii i Podstaw Melioracji Akademia Podlaska w Siedlcach Department of Agrometeorology and Drainage Rudiments University

Bardziej szczegółowo

Wykład 2 Układ współrzędnych, system i układ odniesienia

Wykład 2 Układ współrzędnych, system i układ odniesienia Wykład 2 Układ współrzędnych, system i układ odniesienia Prof. dr hab. Adam Łyszkowicz Katedra Geodezji Szczegółowej UWM w Olsztynie adaml@uwm.edu.pl Heweliusza 12, pokój 04 Spis treści Układ współrzędnych

Bardziej szczegółowo

Szybkość instynktu i rozsądek rozumu$

Szybkość instynktu i rozsądek rozumu$ Szybkość instynktu i rozsądek rozumu$ zastosowania rozwiązań BigData$ Bartosz Dudziński" Architekt IT! Już nie tylko dokumenty Ilość Szybkość Różnorodność 12 terabajtów milionów Tweet-ów tworzonych codziennie

Bardziej szczegółowo

InŜynieria Rolnicza 14/2005. Streszczenie

InŜynieria Rolnicza 14/2005. Streszczenie Michał Cupiał Katedra InŜynierii Rolniczej i Informatyki Akademia Rolnicza w Krakowie PROGRAM WSPOMAGAJĄCY NAWOśENIE MINERALNE NAWOZY 2 Streszczenie Przedstawiono program Nawozy 2 wspomagający nawoŝenie

Bardziej szczegółowo

Zdalny dostęp do Statystycznych Baz Danych a bezpieczeństwo danych jednostkowych.

Zdalny dostęp do Statystycznych Baz Danych a bezpieczeństwo danych jednostkowych. Zdalny dostęp do Statystycznych Baz Danych a bezpieczeństwo danych jednostkowych. Przegląd zastosowanych rozwiązań urzędów statystycznych na świecie. mgr inż. Jarosław Butanowicz mgr inż. Łukasz Ślęzak

Bardziej szczegółowo

OCENA FUNKCJONOWANIA PRZEDSIĘBIORSTWA W OBSZARZE BEZPIECZEŃSTWA I HIGIENY PRACY Z WYKORZYSTANIEM WSKAŹNIKÓW WYNIKOWYCH I WIODĄCYCH

OCENA FUNKCJONOWANIA PRZEDSIĘBIORSTWA W OBSZARZE BEZPIECZEŃSTWA I HIGIENY PRACY Z WYKORZYSTANIEM WSKAŹNIKÓW WYNIKOWYCH I WIODĄCYCH OCENA FUNKCJONOWANIA PRZEDSIĘBIORSTWA W OBSZARZE BEZPIECZEŃSTWA I HIGIENY PRACY Z WYKORZYSTANIEM WSKAŹNIKÓW WYNIKOWYCH I WIODĄCYCH MATERIAŁY INFORMACYJNE 1 WRZESIEŃ 2013 R. SPIS TREŚCI Na czym polega pomiar

Bardziej szczegółowo

Bilansowanie stacji SN/nN w PGE Dystrybucja SA. Wojciech Rutkowski

Bilansowanie stacji SN/nN w PGE Dystrybucja SA. Wojciech Rutkowski Bilansowanie stacji SN/nN w PGE Dystrybucja SA Wojciech Rutkowski 2 AGENDA Koncepcja bilansowania stacji zaimplementowana w AC AMI Planowanie i definiowanie zadań obliczeń bilansów i prezentacja wyników

Bardziej szczegółowo

Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska

Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej   Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej www.imio.polsl.pl fb.com/imiopolsl @imiopolsl Wydział Mechaniczny technologiczny Politechnika Śląska Laboratorium 3 (Tworzenie bazy danych z użyciem UML, proste

Bardziej szczegółowo

Modele ochrony zbóż jako element integrowanej produkcji

Modele ochrony zbóż jako element integrowanej produkcji Anna Nieróbca Zakład Agrometeorologii i Zastosowań Informatyki Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa Państwowy Instytut Badawczy Modele ochrony zbóż jako element integrowanej produkcji Bratoszewice

Bardziej szczegółowo

Inżynieria Rolnicza 5(114)/2009

Inżynieria Rolnicza 5(114)/2009 Inżynieria Rolnicza 5(114)/2009 MODELE ROZMYTE ZAPOTRZEBOWANIA NA MOC DLA POTRZEB KRÓTKOTERMINOWEGO PROGNOZOWANIA ZUŻYCIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ NA WSI CZĘŚĆ I. ALGORYTMY WYZNACZANIA MODELI ROZMYTYCH Jerzy

Bardziej szczegółowo

Automatyka i sterowania

Automatyka i sterowania Automatyka i sterowania Układy regulacji Regulacja i sterowanie Przykłady regulacji i sterowania Funkcje realizowane przez automatykę: regulacja sterowanie zabezpieczenie optymalizacja Automatyka i sterowanie

Bardziej szczegółowo

Programy serwisowe na nowej stronie WWW instrukcja obsługi

Programy serwisowe na nowej stronie WWW instrukcja obsługi Programy serwisowe na nowej stronie WWW instrukcja obsługi Spis treści 1. Współrzędne geometryczne... 3 2. Lista pomiarów na stronie WWW... 6 PomID lista stacji z pomiarem... 8 Dodawanie pomiaru... 9 Usuwanie

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do BD Operacje na bazie i tabelach Co poza zapytaniami? Algebra relacji. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 2.

Wprowadzenie do BD Operacje na bazie i tabelach Co poza zapytaniami? Algebra relacji. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 2. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 2 Piotr Syga 16.10.2017 Dodawanie, usuwanie i zmienianie rekordów Wstawianie rekordu wstawianie do tabeli INSERT INTO A VALUES ( fioletowy, okrągły, słodko-kwaśny

Bardziej szczegółowo

1. Zarządzanie informacją w programie Access

1. Zarządzanie informacją w programie Access 1. Zarządzanie informacją w programie Access a. 1. Cele lekcji i. a) Wiadomości Uczeń: zna definicję bazy danych i jej zadania, zna pojęcia: rekord, pole, klucz podstawowy, zna obiekty bazy danych: tabele,

Bardziej szczegółowo